デジタルツインの展開：7つの課題ビジネスが直面することができ、それらをナビゲートする方法

デジタルツインの可能性：システムの変革とその先へ

今日の急速に変化する世界では、毎日驚くような出来事が起こっています。そのため、デジタルツインのようなツールがますます価値を増しています。ロックウェル・オートメーションのプレックス部門のプロダクトマネジメント副社長、アラ・スレニアンはZDNETに対し、「実世界の環境をシミュレートし、模倣することで、収集したデータに基づいた情報に基づく意思決定が可能になります。これは非常に有益です」と説明しました。

しかし、デジタルツインとは一体何でしょうか？物理的なシステム、機械、さらにはエコシステムのソフトウェアレプリカだと考えてください。これらの実体を模倣することで、結果を予測し、パフォーマンスを最適化し、コストを削減することができます—実際のものに触れることなく。産業機械の改善、サプライチェーンの最適化、都市計画シナリオのテストなど、デジタルツインは計り知れない可能性を秘めています。

デジタルツインが製品開発をどう変えるか

デジタルツインは効率性だけでなく、製品開発にも革命をもたらしています。拡張現実（XR）と組み合わせることで、視覚化とコラボレーションを強化する没入型体験を生み出します。例えば、製造業者は組み立てラインをシミュレートしたり、エンジニアは仮想的な青写真を歩き回ったりできます—すべて着工前に。これはゲームチェンジャーです。

しかし、デジタルツインの導入には課題もあります。いくつかの障害と業界リーダーが提案する克服方法について見ていきましょう。

課題と解決策

1. 複雑さ

複雑さは、デジタルツインの展開における最大の障壁の一つとしてよく挙げられます。「企業はしばしば完璧を目指すのではなく、『十分に良い』で妥協すべきです」とシュナイダーエレクトリックのロボティクスセンター・オブ・エクセレンスのディレクター、クリスティン・ブッシュは指摘しました。「小さく始める。投資収益率を示すために、制御された環境でパイロットプロジェクトから始めましょう。」

圧倒されないためには、システム全体ではなく特定の場所に焦点を当てましょう。「データが最もアクセスしやすい領域を特定し、どんな質問に答えたいかを考えてください」とスレニアンはアドバイスしました。「それはキャパシティ？在庫？需要予測？そこから始めましょう。」

2. 不完全なネットワーク

デジタルツインが成功するためには、強固なネットワーキングが必要です。ノキア・ベル研究所のソリューション研究社長、ティエリー・クラインは、「接続性はネットワークレベルだけでなく、人間と機械の間でも重要です」と強調しました。

ここでAIがギャップを埋めることができます。統合されたAIモデルは、データを分析し、アクションを推奨し、シナリオをシミュレートすることで、デジタルツインを時間とともに賢くします。「AIはデジタルツインを自律的な最適化が可能な動的ツールに変えます」とクラインは付け加えました。

3. データの速度

リアルタイムデータ処理は極めて重要です。DatabricksのAI副社長、ナビーン・ラオは、「モデルが十分に速くない場合、アラートが遅すぎて、コストのかかる修理やチーム間の不信につながる可能性があります」とこの点を強調しました。

これに対処するためには、企業は高性能コンピューティングとエッジアナリティクスに投資して、データがスムーズかつ迅速に流れるようにする必要があります。

4. リアルタイムでないユーザーインターフェース

デジタルツインはシミュレーションに優れていますが、インターフェースが期待に遅れることがあります。XRおよびVR技術は、ユーザーが直感的にシステムを探索できるインタラクティブなダッシュボードを提供することで、この問題を解決する可能性があります。

それでも、安全性の懸念は依然として最重要です。「XRとVRは素晴らしいツールですが、事故や注意散漫を避けるために、制御された環境で慎重に導入する必要があります」とブッシュは述べました。

5. 一貫性のない標準

普遍的な標準の欠如は、データのサイロ化を生み出し、統合を妨げます。トリンブルのイノベーション副社長、シェリー・ヌーナーは、オープンで相互運用可能な標準の必要性を強調しました。BuildingSmartのような組織は、建設業界向けのフレームワークを開発することで道を開いています。

6. 多様なデータ入力の管理

デジタルツインはセンサーデータとIoTデバイスに大きく依存しています。シュナイダーエレクトリックのイノベーション製品オーナー、ロバート・バンガーは、これらの入力の整理の重要性を強調しました。「さまざまなデータストリームを統合し、モデルを同期させるのは難しい」と彼は述べました。

機械学習運用（MLOps）はここで役立ちます。モデルを継続的に再トレーニングし、アクセス制御を確保することで、企業は正確性と透明性を維持できます。

7. スキルギャップ

最後に、専門人材の不足が課題となっています。ISGのコンサルタント、ライアン・ハムゼは、地元労働力のトレーニングへの投資を推奨しました。技術企業とのパートナーシップもスキルギャップを埋めるのに役立ちます。

結論：ビジネス中心のアプローチ

最終的に、デジタルツインはビジネス目標と一致するときに成功します。EYコンサルティングの新興技術エグゼクティブディレクター、ジェイソン・ノエルは、技術者以外のステークホルダーにも役立つデジタルツインの設計の重要性を強調しました。

「人間中心のデジタルツインは、部門全体の意思決定者に力を与えます」とノエルは述べました。「それらはワークフローにシームレスに洞察を統合し、より賢い選択と行動を推進します。」

使いやすさとコラボレーションに焦点を当てることで、デジタルツインは産業を変革し、製品開発の未来を再定義することができます。